之前文章介绍了如何处理数据以及如何构建、训练和测试深度学习模型。然而在实际中，我们有时需要把训练好的模型部署到很多不同的设备。在这种情况下，我们可以把内存中训练好的模型参数存储在硬盘上供后续读取使用。 目录1. 读写`Tensor`2. 读写模型2.1 `state_dict`2.2 保存和加载模型1. 保存和加载`state_dict`(推荐方式)2. 保存和加载整个模型总结 1. 读写Tens
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2023-09-01 12:59:32
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作者 | News 专栏目录： 第一章：
PyTorch之简介与下载
PyTorch简介PyTorch环境搭建 第二章：PyTorch之60分钟入门
PyTorch入门PyTorch自动微分PyTorch神经网络PyTorch图像分类器PyTorch数据并行处理 第三章：PyTorch之入门强化
数据加载和处理PyTorch小试牛刀迁移学习混合前端的seq2
data文件通常用来存放数据集预处理部分。我通过网上查找资料进行归纳总结，方便日后使用。pytroch制作dataset和dataloader1.dataset制作 # coding: utf-8
from PIL import Image
from torch.utils.data import Dataset
"""
构建Dataset子类，
pytorch读取图片，主要是通过Dataset类
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2023-08-28 11:12:29
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在深度学习实践中，如何构建一个系统往往需要阅读大量的开源项目、自己总结经验。这里根据我的习惯，总结了常用框架和工具链的使用逻辑。也可搜索Havard CS197系统学习。pytorch-lightning基本逻辑被LightningModule（简称LM）封装net，里边forward方法负责inference，在此基础上定义training_step 利用forward的输出logits计算lo
# 使用PyTorch读取.pth文件指南
在机器学习和深度学习领域，模型的保存与加载是一个非常重要的环节。PyTorch提供的`.pth`文件格式是存储模型权重和状态的常见方式。本文将详细介绍如何使用PyTorch读取.pth文件，并介绍整个过程的步骤、必要的代码及其注释。
## 主要流程
以下是使用PyTorch读取.pth文件的主要步骤展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
# 如何使用PyTorch读取大文件
## 一、整体流程
首先，我们来看整体的流程，可以通过以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 加载大文件到内存中 |
| 2 | 将数据转换成PyTorch的Dataset |
| 3 | 创建一个DataLoader来批处理数据 |
## 二、具体操作步骤
### 步骤1：加载大文件到内存中
在这一步，
原创
2024-07-12 06:07:17
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# PyTorch Checkpoint文件读取详解
在深度学习的训练过程中，保存和加载模型的状态是非常重要的一步。PyTorch提供了checkpoint文件的机制来实现这一点。checkpoint文件不仅可以存储模型的权重，还可以保存优化器的状态、训练过程中的超参数等信息，以便于后续的恢复和继续训练。
## 什么是Checkpoint？
Checkpoint在深度学习中是一个保存模型在特
原创
2024-08-17 05:08:49
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# 使用PyTorch读取pkl文件的指南
在深度学习项目中，我们常常需要加载保存的数据集或模型。这些数据通常会以pkl（pickle）文件的形式存储。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，支持直接读取这些文件。本文将带你了解如何使用PyTorch读取pkl文件的流程。
## 流程概览
下面是使用PyTorch读取pkl文件的主要步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
处理分类数据import numpy as np
import torch.utils.data as Data
import torchvision.transforms as transforms
from sklearn.datasets import load_iris
from torchvision.datasets import ImageFolder
from torchvisio
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2023-12-13 13:29:42
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数据源提供的为.mat格式的数据，希望能够采用python的pytorch深度学习框架对其进行处理此博客同时也写了一种对常规数据集进行读取的框架以下为函数各个模块以及相应的说明（详细）data_preprocess模块函数 def dp():
path = './mnist_lite.mat' # 定义路径
matr = io.loadmat(pat
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2023-08-25 12:09:45
404阅读
学习pytorch数据读取机制中两个重要模块dataloader与Dataset：通过一个人民币分类实验来学习pytorch是如何从硬盘中读取数据的，并深入学习数据读取中涉及的两个模块DataSet与Dataloader；熟悉数据预处理处理transforms方法的运行机制：数据在读取到pytorch之后通常都需要对数据进行预处理，包括尺寸缩放、转换张量、数据中心化或标准化等等，这些操作都是通过t
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2023-10-06 16:07:35
230阅读
先看一眼我们拿到的数据: 在数据中有浮点数， 有字符串, 现在我们要做的就是制作满足pytorch条件的数据集。1.先加载数据集2.选出我们需要的行3.将字符串类型数据转换成浮点数型4.将数据集保存在新的excel文件中 1.使用pd.read_excel()方法读取excel表格中的数据#读取到excel文件中的数据集
path = r'D:\数据集\泰坦尼克号\泰坦尼克号.xls'
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2024-05-28 19:45:22
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在使用spark的时候，往往我们需要外部传入文件，来配合程序做数据处理那么这就涉及到，如何传入，如何获取（本文讨论的是spark on yarn）讲实话，我觉得这个问题挺烦的，我百度了好久（可能我姿势不对？），各种博客，stackoverflow，community.cloudera.com都找过，我觉得回答方都停留在理论基础，并没有show me code，我实际测试的时候，好像又和他们说的不太
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2023-08-01 23:58:31
157阅读
在深度学习的实践中，使用PyTorch框架进行模型训练是非常普遍的。而在模型训练完成后，输出的模型参数通常会保存在`.pt`文件中。对于许多工程师或者数据科学家而言，读取和恢复这些`.pt`文件的内容是接下来进行模型评估与推理的重要一环。因此，本文将详细阐述如何解决“pytorch读取pt文件内容”的问题。
## 问题背景
在深度学习项目中，模型训练后生成的`.pt`文件包含了训练好的权重参数
# 使用 PyTorch 并行读取大量文件指南
在深度学习中，我们常常需要处理大量数据，而每次从文件系统读取这些数据可能会成为性能瓶颈。为了优化这一过程，PyTorch 提供了多种方式来并行读取数据。本文将指导您如何利用 PyTorch 的 `DataLoader` 和多线程并行读取大量文件。
## 主要流程
我们可以将整个流程概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
原创
2024-09-23 06:44:13
216阅读
# Pytorch 并行读取海量文件
在处理大规模数据集时，如何高效地读取和加载数据是一个重要课题。在深度学习框架Pytorch中，使用并行读取技术可以显著提高数据加载效率，尤其在处理海量文件时更为明显。本文将介绍如何使用Pytorch并行读取海量文件，包括代码示例和流程图说明。
## 理论基础
在深度学习中，数据加载通常是训练速度的瓶颈。简单的数据加载往往无法满足高性能计算的需求，特别是在
原创
2024-09-24 05:09:16
192阅读
目录1.前言2. 构建 datasets3.Dataloader的使用4. 后记 1.前言此篇文章是作者在搭建数据集碰壁，改错过程中，总结出来的，希望能带给读者一些帮助。先理清一下逻辑脉络：我们要 构建DataLoader 将处理过（如shuffle，batch）的数据提供给要训练或验证的模型, 而Dataloader的数据需要从数据集中获取，所以最先要构建好数据集。 2. 构建 datas
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2023-09-11 09:59:49
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文件读写：①rb – 读取二进制文件，r – 读取文本文件 ②.pkl是python保存文件的一种文件格式，如果直接打开会显示一堆序列化的东西，需要使用r b类型来打开。
③with open('data.txt' + 'dataset.pkl', 'rb') as f 读取文件
④mat 数据格式是Matlab的数据存储的标准格式
loadmat() 读取.mat文件
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2023-09-02 19:17:48
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从官方文档开始入手更新：2022 / 1 / 13 深度学习 | Pytorch官方文档学习记录PYTORCH RECIPESLOADING DATA IN PYTORCHIntroductionSetupSteps参考链接攻略官方文档 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考PYTORCH RECIPESLOADING DATA IN PYTORCHIntroductionPyTorch
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2024-05-04 10:46:34
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相信大家大部分还在使用tf,placeholder来进行数据的读入，虽然这种方法很直观，但是效率比较低。事实上TensorFlow有三种数据读入的方式，在我们的不断的学习中我们应该不断的升级我们的认知，将学习的进度从直观、方便转入高效的代码编辑。Tensorflow中之前主要用的数据读取方式主要有：placehold feed_dict：从内存中读取数据，占位符填充数据 queue队列：从硬盘读取
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2024-06-11 21:26:06
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